\section{引言}
疲劳驾驶是智能交通系统安全领域长期关注的关键问题，其引发的交通事故在全球范围内造成显著人员伤亡和经济损失\parencite{bib01}。根据美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)的统计，2015年美国由驾驶分心导致的车辆事故死亡3477人，超过391000人受伤\parencite{zhou2017}。随着车载信息系统复杂度的提升，驾驶员在行驶过程中面临的认知负荷已成为加剧疲劳的重要因素\parencite{bib02}。认知负荷指个体在执行任务时工作记忆所承受的心理资源需求，过高的认知负荷会导致驾驶员注意力分散、反应迟钝，进而增加事故风险\parencite{yang2024}。

现有研究表明，传统基于单一生理指标的预警系统存在误报率高、干扰驾驶行为等问题，而结合认知状态分析的动态评估方法可显著改善系统效能\parencite{bib01,bib02}。周扬等\parencite{zhou2017}通过眼动仪采集驾驶人认知分心状态下的眼动数据，发现注视持续时间及噪声持续时间是认知分心识别的两个关键特征，随着认知负荷的提高，驾驶人注视持续时间减少、眨眼时间增加。杨巨成等\parencite{yang2024}在综述中指出，基于多特征融合的疲劳驾驶检测方法能够解决单模态方法的局限性，提高模型的精准度、稳定性和泛化性。马勇等\parencite{ma2014}分析了不同难度的认知分心任务对于被试反应时间的影响，发现被试平均反应时间随着任务难度的提高而增加。

本研究基于认知负荷理论，创新性地将多模态生理信号与驾驶行为数据相结合，构建动态疲劳评估模型，并优化车载预警系统的人机交互设计。通过系统分析不同认知任务对驾驶员疲劳状态的影响机制，提出基于认知负荷分级的自适应预警策略，为智能驾驶安全领域的人因工程应用提供新的优化方向。

\subsection{研究背景与问题提出}
疲劳驾驶作为全球交通安全领域的重大挑战，其危害性已得到广泛研究和证实。根据美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)的统计数据，2015年美国由驾驶分心导致的车辆事故死亡3477人，超过391000人受伤\parencite{zhou2017}。更为严峻的是，杨巨成等\parencite{yang2024}的研究指出，疲劳驾驶引起的交通事故大约占总事故的20%，重大交通事故总数的40%。这一现象在中国同样突出，李都厚等\parencite{li2010}的研究表明，随着机动车保有量的快速增长，疲劳驾驶已成为我国道路交通事故的重要诱因。

随着汽车智能化水平的提升，现代驾驶环境中驾驶员面临的认知负荷呈现显著增加趋势。一方面，复杂的车载信息系统（如导航、娱乐、驾驶辅助等）需要驾驶员分配更多注意力资源；另一方面，城市道路环境的日益复杂化也增加了驾驶任务的认知需求。周扬等\parencite{zhou2017}通过驾驶模拟器试验发现，认知负荷的增加会导致驾驶人注视持续时间减少、眨眼时间增加等显著的眼动特征变化。这种认知负荷与疲劳状态的交互作用，使得传统基于单一指标的疲劳检测方法面临严峻挑战。

\subsection{研究现状与局限性}
当前疲劳驾驶检测技术主要分为三类：基于生理信号的检测、基于行为特征的检测和基于车辆运行状态的检测。杨巨成等\parencite{yang2024}的综述研究表明，基于生理信号（如EEG、ECG等）的方法虽然准确率高，但存在设备侵入性强、用户体验差等问题；基于行为特征（如面部表情、眼动等）的方法受环境光照等因素影响较大；而基于车辆状态的方法则难以区分驾驶风格差异与真实疲劳状态。

特别值得关注的是，现有研究大多将疲劳视为单一维度的状态变量，而忽视了认知负荷的动态影响。马勇等\parencite{ma2014}的研究表明，不同难度的认知分心任务会导致驾驶员反应时间的显著差异，这意味着认知负荷水平应当作为疲劳评估的关键调节变量。然而，当前大多数预警系统缺乏对认知负荷的动态考量，导致误报率高、警示效果不佳等问题。张万枝\parencite{zhang2015}指出，这种局限性在复杂驾驶环境下表现得尤为明显。

\subsection{研究创新与意义}
本研究创新性地将认知负荷理论引入疲劳驾驶评估领域，提出基于多模态信号融合的动态预警框架。与现有研究相比，本研究的创新点主要体现在三个方面：

首先，建立了认知负荷与疲劳状态的动态关联模型。通过整合眼动特征（如PERCLOS、注视持续时间等）、生理信号（如EEG、HRV等）和车辆行为数据（如方向盘转角、车道偏移等），构建多维度的疲劳评估指标体系。如图5所示的特征重要性分析表明，注视和噪声数据总持续时间对认知分心识别具有关键作用\parencite{zhou2017}。

其次，开发了基于认知负荷分级的自适应预警算法。借鉴杨巨成等\parencite{yang2024}提出的疲劳等级分类标准，将驾驶员的认知负荷状态划分为低、中、高三个等级，并设计相应的预警阈值和干预策略。这种分级方法能够显著提高预警系统的情境适应性。
